边缘人工智能（Edge AI）是指将人工智能算法运行在边缘设备上，使得设备能够在本地进行数据处理和决策，而不需要依赖于云端的计算资源。实现设备之间的协同工作需要边缘人工智能具备以下几个方面的能力：
数据共享和通信：边缘设备之间需要能够共享数据，并通过通信协议进行信息传递。这可以通过建立设备之间的通信网络，或者利用现有的网络基础设施实现。
协同决策：边缘人工智能需要具备协同决策的能力，即多个设备能够共同分析数据并做出联合决策。这可能涉及到分布式的机器学习算法，以及设备之间的协同优化策略。
实时响应：设备之间的协同工作需要能够实时响应，及时处理数据并做出决策。这要求边缘人工智能算法具备较高的实时性能和响应速度。
为了实现边缘人工智能的设备之间的协同工作，可以采取以下策略：
开发适合边缘设备的轻量级算法和模型，以提高设备的计算效率和响应速度。
设计合适的通信协议和数据共享机制，确保设备之间能够高效地传递数据和信息。
部署分布式的边缘人工智能系统，使得不同设备上的人工智能算法能够相互协同工作，共同完成任务。
一个具体的案例是智能家居系统，比如智能灯光、智能空调等设备可以通过边缘人工智能实现协同工作。当一个房间的温度传感器检测到温度过高时，可以通过边缘人工智能算法实时调整该房间的空调温度，并通知其他房间的空调设备做出相应调整，从而实现设备之间的协同工作。